BERT是构建于Transformer之上的预训练语言模型,它的特点之一就是所有层都联合上下文语境进行预训练。训练方法是通过预测随机隐藏(Mask)的一部分输入符号(token)或者对输入的下一个句子进行分类,判断下一个句子是否真的属于给定语料里真实的跟随句子。 作者使用了bert-base-uncased作为实验的基础,它由12层编码网络组成,每...
表示内容的token ids 表示位置的position ids 用于区分不同句子的token type ids 将三种信息分别输入Embedding层 如果出现输入是句子对的情况呢? BERT Architecture BERT由Encoder Layer堆叠而成,Encoder Layer的组成与Transformer的Encoder Layer一致: 自注意力层 +前馈神经网络,中间通过residual connection和LayerNorm连接 ...
结果:input_ids为token ids, token_type_ids用于区分两个toke序列(对应segment embeddings) 1 {'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],...
token_type_ids:输入的token类型索引序列,形状为[batch_size, seq_len],默认为None。 在前向传播过程中: 根据input_ids的形状获取序列长度seq_length,然后使用torch.arange函数创建位置索引position_ids,其值为从0到seq_length-1,数据类型为torch.long,gpu设备与input_ids相同。 将position_ids进行扩展,使其形状与...
类似的,token_type_ids则是用于查找segment embedding的,而attention_mask就只是用于标识是否需要attention...
(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None): # 前馈网络,类模型,内部一层一层的计算过程 outputs = self.bert(input_ids, attention_mask, token_type_ids) # Bert模型的输入:三部分 out_pool = outputs[1] # out_puts是一个元组,outputs[0]代表第一个token即(cls)最后一层的隐藏...
1)input_ids,作用是把汉字转成数字 ID 2)attention_mask,作用是把不足 256 长度的文本用 0 来补齐 3)token_type_ids,作用是把问题和选项标成第一段,把文本标成第二段,有助于模型的学习 把返回的 3 个输入和 label 全部转换成张量,这样 dataset 就能转化成 size 里的数据。
defcreate_model(bert_config,is_training,input_ids,input_mask,segment_ids,labels,num_labels,use_one_hot_embeddings):model=modeling.BertModel(config=bert_config,is_training=is_training,input_ids=input_ids,input_mask=input_mask,token_type_ids=segment_ids,use_one_hot_embeddings=use_one_hot_embeddi...
input_ids — 我们的 token_ids,其中约 15% 的令牌使用掩码令牌 进行掩码。 attention_mask——一个 1 和 0 的张量,标记“真实”标记/填充标记的位置——用于注意力计算。 labels——我们的 token_ids 没有屏蔽。 如果你不熟悉MLM,我以前的文章已经解释了。